电力电子领域人工智能技术应用专利情报.pdf
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1、中国科技信息 2024 年第 9 期CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION May.2024-12-专利分析小功率的电力电子技术可用于日常电子产品的电源适配,如手机、笔记本电脑的电源适配器等;大功率的电力电子技术可用于汽车、高铁、地铁等供电变电领域;而超高压的电力电子技术,常用于电力系统,如分布式发电、高压直流输电等领域。由此可见,电力电子技术遍布生活的各个用电领域,是和当代人生活密不可分的电力技术。人工智能(Artificial Intelligence)技术是当今世界进入计算机信息时代以来飞速发展的一项高科学技术,是一个以计算机科学(Compute
2、r Science)为基础,并与计算机、大数据、控制学等多学科相融合的交叉新兴学科。人工智能技术近年来在各行各业飞速发展,并且随着半导体器件技术、传感器技术、控制技术、物联网以及大数据等不断发展,导致电力电子系统的数据处理量急剧增长。不断增长的大量数据为电力电子领域的人工智能应用和发展打下了夯实的基础。与用于图像处理、人脸识别等领域的人工智能算法不同,电力电子领域有着不同的需求,比如控制的高精度性、快速性、状态监测的高灵敏度及实时性。在工程设计方面,人工智能技术可应用在可靠性设计等方面,例如利用神经网络训练电力电子系统的热量模型,从而来估算器件温度,可以有效地减少计算时间并减轻工作量;在控制应
3、用方面,人工智能算法可应用在 PID 参数设计、系统器件参数选定、各种数字控制策略的实现等。与传统控制策略相比,人工智能算法在动态性能、鲁棒性、收敛速度等方面具有相当的优势,但与此同时,其具有高度的计算复杂度及庞大的计算量,因此对计算机及软件的实现有较高的门槛;在维护方面,人工智能算法可以被应用在系统状态监测、电路故障诊断、器件剩余寿命估计等领域中。基于上述技术背景,本文以人工智能技术在电力电子领域的应用为分析对象,结合国家知识产权局专利局智能检索系统的 CNTXT 数据库和 ENTXT 数据库收录的全球相关发明专利的具体数据,对相关发明专利技术的发展趋势,申请人分布、重点申请人等方面进行系统
4、分析,从而为相关企业、生产单位和科研院校在电力电子领域的人工智能技术应用提供理论基础和数据支持。数据获取本文分别以国家知识产权局专利局智能检索系统的CNTXT 数据库和 ENTXT 数据库为数据来源。其中,CNTXT 是中文专利数据的主数据库,其包含了中国大陆及港澳台地区的全部专利文献数据,按申请进行了整合加工。数据中包含中国专利的著录项目信息、分类信息、全文信息、引文信息等,同时包含了国家知识产权局自主加工的中国专利英文文摘信息和深加工信息,也包含了专利在 WPABS 中行业曲线开放度创新度生态度检索量持续度可替代度影响力行业关联度电力电子领域人工智能技术应用专利情报刘姝晗 余细雨刘姝晗 余
5、细雨(等同第一作者)国家知识产权局专利局专利审查协作四川中心刘姝晗(1990),女,四川,硕士,研究员,研究方向:电力变换及控制技术专利审查。余细雨(1989),女,湖南,硕士,研究员,研究方向:保护电路及保护技术专利审查。电力电子技术(Power Electronics)是电气工程行业的一个分支,是一门应用于电力领域的电子技术,其在日常生活、生产中广泛应用。该技术具体是使用半导体电力电子器件,如常用的绝缘栅双极晶体管(IGBT)、可关断晶闸管(GTO)、金属氧化物场效应晶体管(MOSFET)等,电力电子技术通过对电压或者电流进行变换、控制和调制,以期得到所需的电压或者电流。电力电子技术所转换
6、调节的电力功率可大至数千 MW 甚至 GW,也可以小到数 W 甚至uW,其通常以四种方式进行电力变换,即直流-直流变换(DC-DC)、直流-交流变换(DC-AC)变换、交流-直流(AC-DC)变换以及交流-交流(AC-AC)变换。-13-CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION May.2024中国科技信息 2024 年第 9 期专利分析的文摘、分类、引文等信息,在德温特数据库中的文摘、分类、引文等信息。即,CNTXT 涵盖了可获得数据资源中,与中国专利有关的全部信息。ENTXT 是专利局利用已有的其他国家全文专利数据,按族进行整合加工的数据库。为了便于
7、审查员专注检索外国专利,在按族进行整合加工时,去除了每一族中的中国专利,并在每一族中选取两篇外文专利,作为族代表文献,进而提取族代表文献的全文类字段数据。上述两个专利数据库专利基础数据非常全面,更新频率较快,且统计分析功能强大,利于作者对专利技术进行分析研究。专利数据分析国内专利分布趋势对在中国境内申请的电力电子领域的人工智能技术应用的专利进行统计,通过初步统计,国内的相关专利申请在600 件左右。图 1 为相关专利申请公开年份趋势图,从图中可以看出,相关专利申请从 2010 年开始,20102016 年属于技术发展的萌芽期,该阶段申请量较少但数量相对稳定。然而从 2017 年,大量申请开始涌
8、现,从申请量的增长趋势可以看出,20172022 年是技术发展的爆炸阶段,专利申请量大幅增加。由于专利申请到公开之间有18个月的滞后期,因此,20222023 年的数据应该不全面,即实际申请量应该更多,以此推断,目前仍然处于人工智能技术在电力电子领域应用相关技术的快速发展阶段。可以预期在接下来的时间,随着数据处理技术、区块链技术、数据传输技术的快速发展,电力电子领域的人工智能化水平将持续升高,相关专利申请数量也会不断攀升。图 2 为国内申请人的主要分布图,可以看到,在中国申请相关专利的申请人中,奥地利(绿色)的英飞凌公司在申请数量上具有绝对的优势,英飞凌是全球领先的半导体公司之一,其在汽车和工
9、业功率器件、芯片、以及射频和控制装置领域具有极强的核心优势;华为技术有限公司以及华为数字能源技术有限公司,作为国内相关技术的引领者,在电力电子领域的人工智能技术应用方面具有明显优势。此外,苏州浪潮智能科技有限公司、三星电子、浙江日风电气、台达电子、国家电网公司等在电力系统、电力电子领域具有较强实力的企业,也有数量不多的相关申请;国内高校主要集中在清华大学、西安交通大学这两所在电气工程具有传统优势的学校。从国内主要申请人分析可以看出,电力电子领域的人工智能技术应用门槛较高,国外申请人数量较少,但总体申请量较多,而国内申请人数量较多,虽然单个申请人申请数量较少,但总体申请量与国外申请人持平。由此可
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